L1 和 L2 正则化有什么区别？

一句话速记：L1 产生稀疏解（菱形约束顶点在坐标轴上），L2 让权重整体变小但不为 0。

正则化

同章节的其他八股

• ReLU、GELU、SwiGLU 有什么区别？大模型为什么偏爱门控激活？
• BatchNorm 和 LayerNorm 的区别？为什么 NLP 用 LayerNorm？
• Adam 和 AdamW 的区别？
• Warmup 的作用是什么？
• 梯度消失和梯度爆炸怎么解决？
• 交叉熵损失怎么推导？二分类为什么不用 MSE？
• 训练中 loss 出现 NaN 怎么排查？
• 梯度累积的原理是什么？
• 余弦相似度、点积、欧氏距离有什么关系？
• KMeans 的流程、缺点和改进？